清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Construction of a predictive model for cognitive impairment risk in patients with advanced cancer

逻辑回归 医学 单变量 人工神经网络 认知 多元统计 认知障碍 多元分析 预测建模 机器学习 计算机科学 内科学 精神科
作者
Xinran Zhu,Shumei Zhuang,Xueying Zhou,Linan Wang,Ying Guo,Peng Wang,Hou Yahong,Ma Longting,Jing Wang
出处
期刊:International Journal of Nursing Practice [Wiley]
卷期号:29 (4) 被引量:3
标识
DOI:10.1111/ijn.13140
摘要

The purpose of this study was to identify risk factors for cognitive impairment in advanced cancer patients and to develop predictive models based on these risk factors.Cancer-related cognitive impairment seriously affects the quality of life of advanced cancer patients. However, neural network models of cognitive impairment in patients with advanced cancer have not yet been identified.A cross-sectional design was used.This study collected 494 questionnaires between January and June 2022. Statistically significant clinical indicators were selected by univariate analysis, and the artificial neural network model and logistic regression model were used for multivariate analysis. The predicted value of the model was estimated using the area under the subject's working characteristic curve.The artificial neural network and the logistic regression models suggested that cancer course, anxiety and age were the major risk factors for cognitive impairment in advanced cancer patients. All the indexes of artificial neural network model constructed in this study are better than those of the logistic model.The artificial neural network model can better predict the risk factors of cognitive impairment in patients with advanced cancer. Better prediction will enable nurses and other healthcare professionals to provide better targeted and timely support.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
今后应助dingding采纳,获得10
13秒前
Jj7完成签到,获得积分10
14秒前
30秒前
39秒前
44秒前
47秒前
彦嘉发布了新的文献求助10
51秒前
斯文败类应助ceeray23采纳,获得20
1分钟前
打打应助Dave采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
1分钟前
sh1ro发布了新的文献求助10
1分钟前
nojego完成签到,获得积分10
1分钟前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
wjx完成签到 ,获得积分10
2分钟前
John完成签到,获得积分10
2分钟前
顾矜应助ceeray23采纳,获得20
2分钟前
3分钟前
Able完成签到,获得积分10
3分钟前
我是笨蛋完成签到 ,获得积分10
3分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
3分钟前
Owen应助董可以采纳,获得10
3分钟前
酷酷妙梦完成签到,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助彦嘉采纳,获得10
3分钟前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
hhh2018687完成签到,获得积分10
4分钟前
科研通AI2S应助ceeray23采纳,获得20
4分钟前
忘忧Aquarius完成签到,获得积分10
4分钟前
wujiwuhui完成签到 ,获得积分10
4分钟前
Lny发布了新的文献求助30
5分钟前
sh1ro完成签到,获得积分10
5分钟前
luang应助ceeray23采纳,获得40
5分钟前
5分钟前
ww完成签到,获得积分10
5分钟前
斯文败类应助ceeray23采纳,获得20
5分钟前
机智秋莲发布了新的文献求助20
5分钟前
ChatGPT完成签到,获得积分10
6分钟前
所所应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990543
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532220
关于积分的说明 11256532
捐赠科研通 3271057
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805207
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234